NVIDIA представила архитектурный подход к масштабированию агентных ИИ-систем, использующий DPU BlueField для оптимизации инфраструктуры. Переход к агентным рабочим процессам, где один запрос инициирует множество вызовов моделей, инструментов и обращений к памяти, создает критическую нагрузку на сеть и вычислительные узлы. Интеграция специализированного оборудования позволяет разгрузить центральные процессоры и повысить общую производительность агентных фабрик.
Традиционные архитектуры центров обработки данных сталкиваются с узкими местами при обработке агентных цепочек, где задержки при передаче данных между памятью, хранилищем и GPU становятся критическими. Использование DPU (Data Processing Units) позволяет перенести задачи сетевой обработки, безопасности и управления памятью на выделенные аппаратные ускорители. Это обеспечивает предсказуемую производительность даже при выполнении сложных многошаговых задач, требующих постоянного взаимодействия с векторными базами данных и внешними API.
Такой подход к «экстремальному ко-дизайну» предполагает, что инфраструктура должна проектироваться с учетом специфики агентных паттернов, а не просто как набор вычислительных мощностей. Разделение задач управления потоками данных и выполнения логики моделей позволяет эффективнее использовать ресурсы GPU, сокращая время ожидания при выполнении RAG-запросов и сложных цепочек рассуждений.
Ключевые факты
- Использование DPU BlueField позволяет разгрузить CPU от задач сетевой инфраструктуры, управления хранилищем и обеспечения безопасности.
- Агентные рабочие процессы характеризуются высокой интенсивностью вызовов инструментов и обращений к памяти, что создает нелинейную нагрузку на сеть.
- Ко-дизайн аппаратного и программного обеспечения направлен на минимизацию задержек при передаче данных между узлами в распределенных ИИ-системах.
- Архитектура ориентирована на поддержку масштабируемых «ИИ-фабрик», способных обрабатывать тысячи одновременных агентных запросов с минимальными накладными расходами.